解释一下这行代码index = df[df['grammer'] == 'css'].index[0]
时间: 2023-05-21 21:06:48 浏览: 77
这行代码的作用是在 DataFrame df 中找出第一个满足条件 'grammer' 列为 'css' 的行的索引,然后将这个索引赋值给变量 index。其中,df['grammer'] 选取了 DataFrame 中的 'grammer' 列,而 df['grammer'] == 'css' 会返回一个布尔型 Series,其中 True 表示对应行的 'grammer' 列为 'css',而 False 则表示不是。通过使用 .index[0],我们可以取出第一个满足条件的行的索引值。
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sentence = [('the','DT'),('nice','JJ'),('kite','NN'),('VB','go')] grammer = "MY_NP:{<DT>?<JJ>*<NN>}" cp = nltk.RegexpParser(grammer) result = cp.parse(sentence) print(result) result.draw() 上述代码是什么意思
这段代码使用了`nltk`库中的正则表达式解析器`RegexpParser`来进行语法分析。代码中的`sentence`是一个包含词性标注的句子,每个词都有一个词性标签。`grammar`是一个定义句子结构的语法规则,它使用了自定义的标签`MY_NP`来匹配名词短语。
接下来,使用`RegexpParser`的`parse()`方法将语法规则应用于句子。结果将返回一个树状结构,表示句子的分析结果。最后,使用`draw()`方法可视化显示分析结果。
由于我是一个文本AI助手,无法在此环境中绘制图像,但您可以在本地运行此代码以查看绘制的结果。
1.将下面的字典创建为DataFrame data+=+{"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python"],
以下是将字典创建为DataFrame的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = {"grammer":['python','c','java','go',np.NaN,'SQL','PHP','Python'], "score":[1.0, 2.0, np.NaN, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 10.0]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出结果为:
```
grammer score
0 python 1.0
1 c 2.0
2 java NaN
3 go 4.0
4 NaN 5.0
5 SQL 6.0
6 PHP 7.0
7 Python 10.0
```